文本摘要：抽取式摘要：文本摘要概述与应用领域技术教程.pdf

文本摘要：抽取式摘要：文本摘要概述与应用领域技术教

程

1文本摘要简介

1.1文本摘要的定义

文本摘要，简而言之，是将长篇文本精简为较短版本的过程，同时保留其

核心信息和意义。这一技术广泛应用于新闻、学术论文、报告和网络内容的快

速阅读和理解。文本摘要可以分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式

摘要通过从原文中挑选关键句子或片段来构建摘要，而生成式摘要则创建全新

的句子来概括原文。

1.2文本摘要的类型

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要技术基于统计和自然语言处理方法，从原始文本中选择最具代

表性的句子或短语，直接组成摘要。这种方法的优点在于它保留了原文的表达

方式，通常更易于理解和生成。抽取式摘要的算法可以包括基于词频、基于TF-

IDF、基于文本排名（TextRank）等。

示例：基于TF-IDF的抽取式摘要

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromnltk.tokenizeimportsent_tokenize

importnumpyasnp

#示例文本

自然语言处理（）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究

text=NLP

能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。是一门融语言学、

NLP

计算机科学、数学于一体的科学。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

#创建TF-IDF向量器

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(sentences)

1

#计算句子的TF-IDF得分

scores=np.array(tfidf_matrix.sum(axis=1)).flatten()

#选择得分最高的句子作为摘要

summary=sentences[np.argmax(scores)]

print(summary)

这段代码首先将文本分割成句子，然后使用TF-IDF向量器计算每个句子的

TF-IDF得分。最后，选择得分最高的句子作为摘要。这种方法简单有效，但可

能无法捕捉到文本的复杂结构和语义。

1.2.2生成式摘要

生成式摘要技术使用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或

Transformer，来理解文本并生成新的、简洁的句子，这些句子概括了原文的主

要内容。这种方法能够创造更流畅、更自然的摘要，但计算成本较高，且需要

大量的训练数据。

1.3文本摘要的重要性

文本摘要在信息过载的时代变得尤为重要。它帮助用户快速获取大量文本

的关键信息，节省时间，提高效率。在新闻、学术研究、情报分析、客户服务

等领域，文本摘要技术的应用可以显著提升信息处理和传播的速度与质量。例

如，新闻机构可以使用文本摘要来快速生成新闻简报，学术数据库可以提供论

文摘要，以便研究人员快速了解研究内容。

总之，文本摘要技术，尤其是抽取式摘要，为处理和理解大量文本信息提

供了有效手段，其重要性不言而喻。随着自然语言处理技术的不断进步，文本

摘要的应用将更加广泛，为用户提供更加个性化和高效的信息服务。

2抽取式摘要详解

2.1抽取式摘要的工作原理

抽取式摘要（ExtractiveSummarization）是一种文本处理技术，其核心在于

从原始文本中直接抽取关键句子或片段，形成摘要。这种方法不涉及对文本内

容的改写或重组，而是通过算法识别出文本中最具信息量的部分，将其组合成

一个简短的版本，以反映原文的主要信息。

2.1.1原理

抽取式摘要的实现通常基于以下步骤：

1.文本预处理：包括分词、去除停用词、词干提取等，为后续的分

析做准备。

2

2.句子评分：通过计算句子的重要性，如基于词频、位置、TF-IDF

（词频-逆文档频率）等指标，为每个句子打分。

3.摘要生成：根据句子的评分，选择得分最高的